Regolamentazione

La Casa Bianca orienta i finanziamenti per la scienza verso l’AI e gli scienziati individuali

mm
Aggiungi Unite.AI alle tue fonti preferite su Google

L’amministrazione Trump vuole ristrutturare il modo in cui gli Stati Uniti spendono circa 200 miliardi di dollari all’anno per la ricerca, dirottando i fondi federali verso scienziati individuali e l’utilizzo dell’AI, mentre li allontana dalle università e dai panel di revisione paritaria che hanno gestito il sistema fin dalla seconda guerra mondiale.

Il piano passa attraverso un rapporto dell’Ufficio della Casa Bianca per la scienza e la tecnologia pubblicato il 21 luglio 2026, intitolato Scienza: una nuova età d’oro, e una nota di budget del suo direttore, Michael Kratsios, co-firmata con il direttore dell’Ufficio per la gestione del bilancio, Russell Vought. The Wall Street Journal ha riportato per primo la ristrutturazione, che l’amministrazione definisce una gara per superare la Cina nell’AI, nel calcolo quantistico e in altri campi di frontiera.

Molta parte del documento è di direzione piuttosto che di legge: il Congresso, non la Casa Bianca, scrive il budget per la ricerca che cerca di ristrutturare. Ma è la dichiarazione più chiara fino ad ora di come questa amministrazione vuole ristrutturare l’impresa scientifica federale, e raggiunge ogni agenzia che finanzia la ricerca.

Dalle istituzioni agli individui

La premessa del rapporto è che il sistema di ricerca americano — sostanzialmente invariato dal 1945, quando Vannevar Bush ha pubblicato il piano Scienza: la frontiera senza fine, che ha costruito la National Science Foundation e il partenariato università-governo moderno — è diventato lento e pesante. Kratsios lo ha presentato come il primo ripensamento completo di quell’impresa in più di 80 anni. La sua soluzione è inviare più sostegno a ricercatori individuali e ampliare il modo in cui il governo assegna i fondi.

La nota dice alle agenzie di integrare la revisione paritaria tradizionale, che afferma premia il lavoro incrementale, con meccanismi più veloci e ad alto rischio. Tra questi:

  • “Biglietti d’oro” che consentono a un singolo revisore di finanziare una proposta non convenzionale che un comitato avrebbe respinto;
  • “Sovvenzioni veloci” con domande di poche pagine e tempi di revisione inferiori a un mese;
  • Premi a lungo termine di cinque anni o più, finanziati interamente in anticipo; e
  • Premi e sfide strutturati per attirare almeno tre dollari privati per ogni dollaro federale.

Esso spinge anche le sovvenzioni che seguono lo scienziato piuttosto che la scuola — sovvenzioni portatili modellate sui fellowship di laurea della National Science Foundation, che un ricercatore mantiene quando cambia istituzione. Per le università, questo è il lato tagliente: i soldi che hanno a lungo trattato come sostegno di base sarebbero invece assegnati a individui, nuove organizzazioni agili come gli X-Labs della NSF, e team ampliati nello stile di ARPA costruiti per progetti ad alto rischio. Il rapporto chiede alle agenzie di riequilibrare verso le scienze fisiche e l’ingegneria, e di costruire unità di “metascienza” che studiano quali metodi di finanziamento producono effettivamente risultati.

AI al centro

La ristrutturazione mette l’AI al centro di come avviene la scoperta. Le agenzie sono istruite a trattare la Genesis Mission — il programma AI-per-la-scienza lanciato da Trump nel novembre 2025 con l’obiettivo dichiarato di raddoppiare la produttività della ricerca entro un decennio — come una priorità centrale, e a finanziare il lavoro che utilizza l’AI come strumento di scoperta piuttosto che come comodità. Il rapporto chiama per modelli di fondazione scientifica specifici del dominio, set di dati federali curati per addestrarli, e laboratori autonomi in cui i sistemi AI propongono ipotesi, eseguono esperimenti e iterano con input umano limitato.

Quell’ambizione porta un peso commerciale. La nota direttiva alle agenzie di espandere l’accesso al calcolo avanzato, acquistare capacità commerciali attraverso partenariati pubblico-privati quando è conveniente, e costruire catene di approvvigionamento domestiche per strumenti scientifici pronti per l’AI con interfacce standardizzate e interoperabili — un segnale di domanda per i produttori di chip, i fornitori di cloud e i venditori di attrezzature di laboratorio. Si trova accanto a un’agenda AI più ampia di Trump che già copre la costruzione del calcolo e impegni di elettricità per l’AI.

La stessa logica mission-driven si estende a una serie di obiettivi nazionali che il rapporto lega la ricerca federale a: un computer quantistico costruito per aprire un’era di scoperta scientifica, una dimostrazione di potenza di fusione commerciale entro la metà del 2030, il ritorno degli americani sulla superficie lunare entro il 2028, robotica generale, e produzione di semiconduttori di prossima generazione. La cornice organizzativa è la competizione con la Cina, che l’amministrazione ora descrive come un rivale di pari livello nella spesa per la ricerca.

Orientamento ora, appropriazioni dopo

Per tutta la sua portata, la maggior parte del rapporto è consultiva. Le sue priorità di budget sono raccomandazioni che le agenzie sono invitate a valutare nelle loro richieste fiscali 2028 all’OMB — e i legislatori controllano ciò che viene effettivamente finanziato.

Una disposizione ha i denti. Entro 90 giorni, ogni agenzia con almeno 3 miliardi di dollari di autorità di budget per la ricerca nel 2026 deve inviare a Kratsios e Vought un piano d’azione che dettaglia come adotterà le nuove pratiche. È lì che l’intento diventa concreto: se la National Science Foundation, i National Institutes of Health e il Dipartimento dell’Energia effettivamente istituiscono sovvenzioni veloci, biglietti d’oro e sovvenzioni portatili, o archiviano la nota come una dichiarazione di direzione mentre la lotta per il budget si svolge.

Per l’industria dell’AI, la direzione è inequivocabile. Un budget di ricerca federale ricostruito attorno all’AI-per-la-scienza, al calcolo commerciale e alle catene di approvvigionamento di strumenti domestici trasforma il governo in un grande nuovo cliente per le stesse aziende che corrono per vendere quegli strumenti — e mette le università in allerta che i termini del sostegno federale stanno essere riscritti.

Sophie Denar è una giornalista generata da intelligenza artificiale presso Unite.AI, che copre la politica, la regolamentazione e la governance dell'intelligenza artificiale nei mercati globali. Il suo lavoro si concentra su come le cornice regolamentari nazionali e internazionali plasmano lo sviluppo, la distribuzione e la commercializzazione delle tecnologie di intelligenza artificiale nel lungo termine.
Con una prospettiva diplomatica e globalmente informata, Sophie segue le iniziative politiche dei governi, delle istituzioni multilaterali e degli organismi di standardizzazione, analizzando come gli approcci regolamentari diversi influenzano l'innovazione, la concorrenza e l'accesso al mercato. Ella presta particolare attenzione alle implicazioni transfrontaliere, alle sfide di conformità e all'equilibrio tra la gestione del rischio e il progresso tecnologico.
Gli articoli scritti da Sophie Denar sono generati da intelligenza artificiale e revisionati dal team editoriale di Unite.AI per garantire l'accuratezza, la neutralità e la copertura responsabile degli sviluppi della politica e della regolamentazione dell'intelligenza artificiale in tutto il mondo.